Inteligencia artificial en medicina

Inteligencia artificial en medicina

El progreso sorprendente experimentado por el uso de los medios informáticos durante los últimos años constituye un indicador del grado de integración, la utilidad y el papel excepcional que desempeñan las computadoras en el mundo contemporáneo y en particular, en la esfera médica. Una simple revisión de un tema conexo: la ingeniería biomédica, basta para apreciar el resultado de las aplicaciones realizadas. Según Peter Szolovits, en el libro escrito el año 2000 sobre “inteligencia artificial en medicina”, varias disciplinas encuentran zonas de convergencia con la informática. Los programas computacionales que tratan de emular la inteligencia humana constituyen una muestra de la integración de diversas ciencias y áreas del conocimiento. Su perfeccionamiento futuro pudiera permitir una asistencia apropiada al médico en la toma de decisiones, a los futuros profesionales durante su práctica y en especial a quienes atienden el diagnóstico de enfermedades de difícil identificación.

La inteligencia artificial es una disciplina moderna que se inicia formalmente el año 1956, y en la actualidad abarca una gran variedad de subcampos, desde áreas de propósito general, como es el caso de la percepción o el razonamiento lógico, hasta áreas específicas como el ajedrez, la demostración de teoremas matemáticos, y el diagnóstico de enfermedades. El desarrollo de las tecnologías asociadas con técnicas de inteligencia artificial, aplicadas a la medicina, representa una novedosa perspectiva, que puede reducir los costos, el tiempo, las fallas médicas; así como potenciar el uso de los recursos humanos en las ramas médicas con mayores requerimientos. Sin embargo, la posibilidad de una recreación de intelecto humano a escala artificial en el campo de la salud, tropieza con dificultades que es preciso tratar desde una sana postura crítica. Con frecuencia, los pronunciamientos al respecto, caracterizados por un gran optimismo con relación al futuro promisorio de la inteligencia artificial con fines médicos, tratan la realidad de forma fragmentada y estudian sólo ciertos aspectos de la relación médico-paciente.

Una definición completa de inteligencia artificial estaría afectada del hecho de que la inteligencia en sí misma no está ni bien entendida ni comprendida. Aunque la mayoría de las personas reconocen un comportamiento inteligente cuando lo observan, sin duda nadie es capaz de definir certeramente la inteligencia de una forma lo suficientemente específica para evaluar un software supuestamente inteligente. Según Luger y Stubblefield, en el libro escrito el año 1989 sobre “inteligencia artificial y diseño de sistemas expertos”, el problema de definir la inteligencia artificial se resume a un problema de definir la inteligencia en sí misma. La inteligencia artificial puede considerarse como una ciencia empírica, en la cual los investigadores usan los paradigmas clásicos de hipótesis y prueba para validar los modelos y mecanismos inteligentes de acción que han diseñado. Según el investigador Reddy, en el artículo escrito el año 1996 sobre “el cambio de la inteligencia artificial”, la computadora es el laboratorio donde tienen lugar los experimentos de inteligencia artificial y el clásico ciclo ingenieril de análisis, diseño, construcción, prueba y validación del software es el proceso mediante el cual los investigadores de inteligencia artificial verifican sus hipótesis.

La inteligencia artificial es una disciplina joven aunque herede muchas ideas y técnicas de otras disciplinas mucho más antiguas, como pueden ser la filosofía, matemática, psicología, lingüística y ciencias de la computación, de la que se toman las herramientas de trabajo para que la misma sea una realidad. Durante la primera época de investigación en inteligencia artificial el interés se había centrado en mecanismos de búsqueda de propósito general que intentaban encadenar pasos de razonamiento elementales para encontrar soluciones completas. Eran los llamados métodos débiles, debido a que la información sobre el dominio con la que cuentan es débil. En el caso de muchos dominios complejos, se trata de utilizar conocimiento más adecuado para seguir pasos de razonamiento más amplios y solucionar casos típicos en áreas limitadas de la experiencia. Se podría decir que para solucionar un problema complicado casi habría que conocer la solución. El programa Dendral, reportado el año 1969 por los investigadores Buchanan, Sutherland y Feigembaum como un programa para la generación de hipótesis explicativas en química orgánica, constituye uno de los primeros ejemplos de este enfoque. También de la misma época es el programa Mycin, reportado en la tesis de doctorado de Shortliffe el año 1974 como un programa basado en reglas para la selección de terapia antimicrobiana, dedicado al diagnóstico de enfermedades infecciosas, y al que siguieron otros procedimientos para la realización de diagnósticos médicos. Numerosos grupos del Instituto Tecnológico de Massachusetts pretendían encontrar un método para obtener diagnósticos y tratamientos con el objetivo de construir sistemas que produjeran las recomendaciones médicas óptimas más probables.

Uno de los desarrollos con mayor repercusión al interior de la inteligencia artificial han sido los sistemas expertos, definidos como sistemas computarizados construidos con técnicas de inteligencia artificial que utilizan el conocimiento sobre algún dominio especializado para obtener la solución a un problema de ese dominio. En palabras de los investigadores González y Dankel, en el libro escrito el año 1993 sobre “la ingeniería de los sistemas basados en conocimiento”, la solución pretende ser la misma que la concluida por un experto en el dominio cuando se enfrenta con el mismo problema. Lo que realmente distingue a los sistemas expertos de la programación convencional o de cualquier técnica de búsqueda general son tres características: (1) La separación entre el conocimiento y la forma en que es usado. (2) El uso de conocimiento del dominio bastante específico. (3) La naturaleza heurística, más que algorítmica, del conocimiento empleado. En el relato efectuado por el investigador Berner, el año 1999 en el artículo sobre los resultados del diseño e implementación de sistemas de toma de decisiones clínico, la historia de la inteligencia artificial en medicina es una mezcla de una creatividad impresionante agrupada con un éxito limitado, y pequeños beneficios. Todas las aproximaciones llevadas a cabo para la creación de sistemas, aunque permitan avances en dominios reducidos, presentan serias limitaciones a la hora de abordar problemas de dominios amplios. La incompleta comprensión del proceso de razonamiento médico y la falta de una “teoría de la medicina” que lo abarque todo, continuarán siendo las fuentes de consternación e intriga de los problemas de investigación.

Según Coiera, en el libro escrito el año 1997 sobre una “guía para la informática medica, Internet y telemedicina”, el campo de la inteligencia artificial en medicina ha evolucionado en los últimos años como una disciplina creciente y muy activa. La inteligencia artificial en medicina está en principio relacionada con la construcción de programas de inteligencia artificial que obtengan diagnósticos y elaboren recomendaciones terapéuticas. A diferencia de las aplicaciones médicas basadas en otros métodos de programación, como los métodos probabilísticos puros, los programas de inteligencia artificial médicos están basados en modelos simbólicos de utilidades diagnósticas y sus relaciones con factores y manifestaciones clínicas del paciente. Lo anterior se complementa con lo mencionado por el investigador Uckun, en el artículo escrito el año 1993 sobre “monitoreo y administración de terapias en sistemas inteligentes para pacientes”, a pesar de que los avances de la tecnología biomédica incrementan la potencia en el ámbito del diagnóstico, monitorización, tratamiento e interpretación de la gran cantidad de información que generan, también suponen un problema por la excesiva demanda sobre el personal de asistencia clínica. Aunque los métodos de ingeniería intentan aliviar los problemas de almacenamiento, recuperación, procesamiento y presentación de esta información, con más dispositivos de monitorización, sensores más fiables y técnicas avanzadas de procesamiento de señales, existen muchas lagunas que intentan cubrir la aplicación de técnicas de inteligencia artificial, con bases de datos inteligentes, sistemas expertos y sistemas de monitoreo inteligente, en último término.

Finalmente en el documento de los investigadores María del Carmen Expósito y Rafael Ávila, escrito el año 2008 sobre “Aplicaciones de la inteligencia artificial en la medicina”, las computadoras actúan en correspondencia con programas elaborados por el hombre. Su protagonismo al simular la actividad de un profesional médico requeriría al menos, de modelos de las esferas objetivas involucradas, sobre la base de conocimientos aportados, de programas planificadores para la solución de las tareas y del programa de trabajo propiamente dicho del médico en la realidad, con toda su carga, variedad semántica, emociones y otros atributos del accionar humano. Las computadoras en calidad de instrumento para simular la actividad intelectual del médico en las relaciones comunicativas con los pacientes, están imposibilitadas de simularla si no retienen en la memoria modelos semánticos de la esfera médica como mínimo, capaces de propiciar la comunicación, el análisis y la síntesis de textos y palabras en la semántica médica propiamente dicha y comprensible para el paciente. La elaboración de modelos semánticos acabados es un problema por resolver que exige la representación de conocimientos médicos, no datos en la memoria de la computadora. Desde el punto de vista cibernético, tratar el intelecto artificial médico implica tratar sobre la capacidad predictiva y de adoptar soluciones que tengan como escenario no sólo un contexto médico, acompañadas de toda la carga afectiva, ética y espiritual en situaciones complicadas y con la economía de recursos correspondientes.

 

Referencias Bibliográficas
  • Berner E.S. (ed) (1999) Clinical diagnostic decision support systems – An overview. En: Clinical Decision Support Systems. Theory and Practice. Springer-Verlag Ed., pp. 3-34.
  • Buchanan B.G., Sutherland G.L. and Feigembaum E.A. (1969) Heuristic DENDRAL: a program for generating explanatory hypothesis in organic chemistry. Machine Intelligence, vol. 4, pp. 209-254, Edinburgh University Press, Edinburgh, Scotland.
  • Coiera E. (1997) Guide to Medical Informatics, the Internet and Telemedicine. Chapman & Hall.
  • Expósito G. María del Carmen y Ávila Rafael (2008) Aplicaciones de la inteligencia artificial en la Medicina: Perspectivas y problemas. Acimed 2008; 17(5).
  • Gonzalez A.J., Dankel D.D. (1993) The engineering of knowledge-based systems: Theory and practice. Prentice-Hall International.
  • Luger G.F. and Stubblefield W.A. (1989) Artificial Intelligence and the design of expert systems. Benjamin-Cummings Publishing Company, California.
  • Reddy R. (1996) The challenge of Artificial Intelligence. Computer, vol. 29, nº 10. Shortliffe E. H. (1974) MYCIN: A rule-based computer program for advising physicians regarding antimicrobial therapy selection. Ph. D. Disertation, Stanford University.
  • Szolovits P. (Ed.) (2000) Artificial Intelligence in Medicine. Westview Press, Boulder, Colorado. The text was scanned, OCR’d, and re-set in HTML by Peter Szolovits in 2000.
  • Uckun S. (1993) Intelligent Systems in Patient Monitoring and Therapy Management: A survey of research projects. Technical Report KSL 93-32, Knowledge Systems Laboratory, Stanford University.

 

Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Enero 23 de 2012

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